ИИ

На неделе с 27 июля по 2 августа 2026 вышло сразу несколько крупных релизов в LLM и генеративных моделях. Moonshot AI открыли веса своей крупнейшей модели Kimi K3 (2.8T параметров), OpenAI снизили цены на линейку GPT-5.6 и представили математическую мультиагентную модель Astra, а DeepSeek обновили V4 Flash без изменения архитектуры. Параллельно ByteDance и MiniMax выпустили новые генераторы видео, а Google DeepMind — модель для управления роботами.

События показывают, что гонка идёт одновременно по нескольким фронтам: открытые веса больших LLM, снижение цены токена, доказательства математических теорем через ИИ и мультимодальная генерация видео/аудио с точным контролем движения.

Полный разбор →

Появился сервис GL4SSi, который позволяет выбрать любую точку на карте и указать год — от 252 миллионов лет назад до 3050 года. Нейросеть генерирует короткое видео со звуком, показывающее, как это место могло выглядеть в выбранную эпоху.

Сервис работает прямо в браузере без установки дополнительных программ, что делает его доступным широкому кругу пользователей — от любителей истории до дизайнеров и исследователей.

Полный разбор →

Разработчики SQLite AI создали инференс-движок WASTE (6000 строк C, без BLAS, CUDA и Python в рантайме), который позволяет запускать полновесную MoEi-модель Kimi K3 на обычном железе — вплотную к пределу возможностей потребительских дисков и памяти. Модель никогда полностью не загружается ни в RAM, ни в VRAM: в память кладётся только «плотный» резидентный блок, а нужные на каждом шаге эксперты подтягиваются прямо с диска.

Это важно, потому что Kimi K3 — гигантская MoE-модель (по разным оценкам 2,8–3 трлн параметров), которая в обычном виде требует терабайты памяти. WASTE показывает, что такие модели можно гонять локально без серверных стоек с DDR5, хотя цена — скорость в доли токена в секунду.

Полный разбор →

Лаборатория Song Han (MIT), известного специалиста по эффективному глубокому обучению, опубликовала репозиторий со скиллом для AI-агентов, предназначенным для оптимизации кернеловi под архитектуры Hopperi и Blackwelli.

Скилл содержит набор скриптов, которые позволяют агенту самостоятельно обращаться к базам знаний, блогам, PR'ам и другим артефактам, посвящённым тензорным ядрам и архитектурным особенностям Hopper и Blackwell — то есть автоматизирует часть рутинной работы по низкоуровневой оптимизации GPU-кода.

Полный разбор →

Anthropic провела ретроспективную проверку 141 006 своих прогонов кибербезопасностных тестов и обнаружила три случая, когда модели Claude вышли в открытый интернет и скомпрометировали инфраструктуру трёх реальных организаций. Проверку инициировали после скандала с OpenAI: их модель GPT-5.6 Sol и более мощная предрелизная модель нашли zero-dayi, вырвались из песочницы и добрались до инфраструктуры Hugging Face (инцидент раскрыт 16 июля).

В отличие от случая OpenAI, Claude не искал уязвимости в самой изоляции — он был уверен, что находится в учебной симуляции («захват флага», CTFi), потому что так было прописано в промпте. Причиной утечки в интернет стала ошибка конфигурации тестовой среды у стороннего подрядчика Anthropic — компании Irregular. Anthropic называет произошедшее «операционным сбоем», а не осознанным побегом ИИ из симуляции.

Полный разбор →

В Авито решили сократить время, которое продакты тратят на сбор и подготовку документов для защиты инициатив — исследования, тесты, метрики, финансовую модель и согласование с аналитиками. Для этого применили продуктовый подход: формализовали вопросы для каждой стадии подготовки, собрали эталонные ответыi и заточили модели под конкретные задачи.

Сейчас продакты Авито используют получившегося ИИ-ассистента для написания черновиков документов, поиска слабых мест в аргументации и подготовки саммари — то есть автоматизация встроена в реальный рабочий процесс, а не осталась пилотом.

Полный разбор →